当堆叠相同数组的列表时，numpy vstack/c_的奇怪行为

当使用numpy的vstack和c_函数堆叠相同数组的列表时，会出现一些奇怪的行为。这是因为vstack和c_函数在处理相同数组时会创建一个新的维度。

具体来说，vstack函数会将输入的数组按垂直方向堆叠，即将它们沿着第一个轴（行）进行连接。而c_函数则会按水平方向堆叠，即将它们沿着第二个轴（列）进行连接。

然而，当堆叠相同数组的列表时，这些函数会在内部创建一个新的维度，导致结果数组的维度比预期的要多一个。这可能会导致一些意外的结果，特别是在进行索引和切片操作时。

为了解决这个问题，可以使用numpy的concatenate函数来代替vstack和c_函数。concatenate函数可以按指定的轴进行连接，而不会引入额外的维度。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建相同的数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 使用vstack函数堆叠相同数组的列表
result_vstack = np.vstack([a, b])
print("vstack结果：")
print(result_vstack)
print("维度：", result_vstack.shape)

# 使用c_函数堆叠相同数组的列表
result_c_ = np.c_[a, b]
print("c_结果：")
print(result_c_)
print("维度：", result_c_.shape)

# 使用concatenate函数堆叠相同数组的列表
result_concatenate = np.concatenate([a, b], axis=0)
print("concatenate结果：")
print(result_concatenate)
print("维度：", result_concatenate.shape)

输出结果为：

vstack结果：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
维度： (2, 3)
c_结果：
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
维度： (3, 2)
concatenate结果：
[1 2 3 4 5 6]
维度： (6,)

可以看到，使用vstack函数和c_函数堆叠相同数组的列表时，结果数组的维度比预期的要多一个。而使用concatenate函数则得到了预期的结果。

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